PyTorch里面的torch.nn.Parameter()詳解
在看過很多博客的時候發(fā)現(xiàn)了一個用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把這個函數(shù)理解為類型轉(zhuǎn)換函數(shù)，將一個不可訓(xùn)練的類型Tensor轉(zhuǎn)換成可以訓(xùn)練的類型parameter并將這個parameter綁定到這個module里面(net.parameter()中就有這個綁定的parameter，所以在參數(shù)優(yōu)化的時候可以進行優(yōu)化的)，所以經(jīng)過類型轉(zhuǎn)換這個self.v變成了模型的一部分，成為了模型中根據(jù)訓(xùn)練可以改動的參數(shù)了。
使用這個函數(shù)的目的也是想讓某些變量在學(xué)習(xí)的過程中不斷的修改其值以達到最優(yōu)化。
出現(xiàn)這個函數(shù)的地方
在concat注意力機制中，權(quán)值V是不斷學(xué)習(xí)的所以要是parameter類型，不直接使用一個torch.nn.Linear()可能是因為學(xué)習(xí)的效果不好。
通過做下面的實驗發(fā)現(xiàn)，linear里面的weight和bias就是parameter類型，且不能夠使用tensor類型替換，還有l(wèi)inear里面的weight甚至可能通過指定一個不同于初始化時候的形狀進行模型的更改。
self.gamma被綁定到模型中了，所以可以在訓(xùn)練的時候優(yōu)化
以上這篇PyTorch里面的torch.nn.Parameter()詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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